标签： machine-learning
使用温度，降雨和降雪等天气来预测美国不同城市的某些产品销售。到目前为止，我有两种火车测试解决方案：验证拆分： 1.支持随机抽取5个城市，将其余数据拆分90％10％作为火车测试。支持用作验证集的城市。我想看看该模型对看不见的数据进行预测的效果如何。在生产中，我有看不见的城市。
您认为哪个更好？
另一个问题是数据中是否存在降雨事件，如何确保，训练，测试，验证集都具有一定数量的降雨事件？